黃河流域生態保護與高質量發展耦合協調綜合評價

史 歌，任保平

（1.西安財經大學，陜西 西安 710100；2.南京大學 數字經濟與管理學院，江蘇 蘇州 215163）

0 引言

黨的二十大報告指出“中國式現代化是人與自然和諧共生的現代化”。習近平總書記在全國生態保護大會上再次強調“以高品質生態環境支持高質量發展，加快推進人與自然和諧共生的現代化”。黃河流域生態保護和高質量發展體現了新時代中國式現代化建設的本質要求。從生態環境來看，黃河泥沙含量高、治理難度大、水患災害嚴重，水資源短缺、水沙關系不協調、水污染嚴重、生態環境脆弱等問題突出；從經濟社會發展來看，黃河流域九省（區）經濟發展落后（2022 年生產總值僅占全國生產總值的25%）且經濟發展不均衡問題突出（2022 年下游山東省生產總值是上游青海省的24.2 倍），各省（區）第一、二產業占比遠高于全國平均水平，經濟發展對能源依賴度高、對生態環境造成的壓力大。

在黃河流域生態保護和高質量發展被確定為重大國家戰略的背景下，一大批學者展開了黃河流域生態保護與高質量發展耦合協調關系的相關研究［1－3］，學者們從理論層面論證了黃河流域生態保護與高質量發展耦合協調的客觀規律［4－7］，從定量角度分析了黃河流域生態保護與高質量發展的耦合協調關系［8－10］，以及二者的交互脅迫關系等［11－14］。從已有研究來看，國內學者對生態保護與高質量發展耦合協調度的定量分析較多，主要呈現以下特點：第一，傾向于構建經濟社會高質量發展某一維度的評價指標體系和生態保護評價指標體系，再利用耦合協調模型計算其耦合協調度，觀察耦合協調度變化特征；第二，多數研究時段跨度為10 a，對流域內各省（區）10 a 以上的比較研究較少；第三，對耦合協調度的測算多借鑒物理學中的耦合協調度模型，對兩系統間相互影響的動態關系研究較少。為此，本文構建高質量發展評價指標體系和生態保護評價指標體系，依據2002—2021 年20 a 間的面板數據，測算黃河流域各省（區）生態保護與高質量發展耦合協調度、脫鉤指數，分析黃河流域各省（區）生態保護與高質量發展之間相互作用關系的時空變化情況，以期為探尋提升黃河流域生態保護與高質量發展耦合協調的有效路徑提供參考。

1 研究方法

1.1 構建評價指標體系

本研究用高質量發展指數表示黃河流域高質量發展水平，用生態保護指數表示黃河流域生態保護水平。

參考任保平等［14］的研究，構建包括創新發展、協調發展、綠色發展、開放發展和共享發展5 個維度的高質量發展評價指標體系（見表1），其中：創新發展反映高質量發展的長期驅動力，用科學技術支出占比、R＆D 人員占比、國內專利申請受理量3 個指標來測度；協調發展反映高質量發展的內在需求，不僅體現在城鄉經濟的協調發展，而且體現在產業的協調發展、經濟金融的協調發展，因此選取城鄉居民人均可支配收入比、產業結構高級化指數、金融相關率3 個指標來測度；綠色發展是高質量發展的基本要求，不僅體現在生產中減少環境污染，而且體現在提高廢物無害化處理率、加強生態環境保護，因此選擇萬元GDP 二氧化硫排放量、生活垃圾無害處理率、人工造林面積3 個指標來測度；開放發展是高質量發展的外在推動力，不僅體現在“引進來”而且體現在“走出去”，選擇外商投資占比、對外依存度、接待國際游客數量3 個指標來測度；共享發展是高質量發展的目標，選擇享受最低保障居民人數占總人口比重、中小學生與教師人數比、醫療機構數3 個指標來測度。

表1 黃河流域高質量發展和生態保護綜合評價指標體系

參考楊慧芳等［15］的研究，圍繞水資源利用和保護，構建包括生態環境資源、生態環境承載力和生態環境治理3 個維度的生態保護評價指標體系（見表1）。鑒于土地利用類型與水資源保護密切相關，在生態環境資源維度選取人均森林面積、人均耕地面積、人均水資源量3 個具體指標；生態環境承載力維度選擇萬元GDP 耗水量、人均生活用水量和工業廢水排放量3 個指標來測度；生態環境治理維度選取自然保護區面積占比、生活污水處理率和水污染治理投入3 個指標來測度。

各指標原始數據源自歷年《中國統計年鑒》、黃河流域九省（區）歷年《統計年鑒》、CSMAR 數據庫和國家統計局網站。

1.2 高質量發展指數與生態保護指數計算方法

在對指標數據進行標準化處理的基礎上，采用熵權－TOPSIS 法分別計算高質量發展指數和生態保護指數，即首先采用熵權法計算各指標權重，然后采用TOPSIS 法分別計算高質量發展指數和生態保護指數，具體方法如下。

1.2.1 數據標準化處理

為解決各指標計量單位不同、數量級不同的問題，采用極差歸一化法對指標數據進行標準化處理，正向指標標準化處理公式為

負向指標標準化處理公式為

1.2.2 計算指標權重

熵權法計算指標權重的公式為

式中：Pij為第i個省（區）的第j個指標標準化值占比，n為省（區）數量（本研究n＝9），Hj為第j個指標的熵值，m為指標數量（本研究中高質量發展系統m＝15，生態保護系統m＝9），Gj為第j個指標的差異性系數，Wj為第j個指標的權重。

1.2.3 計算高質量發展指數及生態保護指數

1）構建加權標準化評價矩陣R：

2）確定最優方案I＋、最劣方案I－：

其中

3）計算各省（區）評價指標與最優方案和最劣方案的距離：

式中：D＋i、D－i分別為第i個省（區）評價指標與最優方案、最劣方案的歐氏距離。

4）計算各省（區）高質量發展指數及生態保護指數：

分別用U高i、U生i表示第i個省（區）高質量發展指數、生態保護指數，U高i、U生i越大（即越接近1）說明評價對象表現越好。

1.3 耦合協調度計算方法

耦合度用于衡量系統間的相互作用強度，耦合度越大說明系統間的耦合狀態越好；耦合協調度則用于描述各系統發展的協調性，耦合協調度越大說明各系統間發展的協調性越好。參考有關研究，采用如下公式計算黃河流域生態保護與高質量發展耦合協調度：

式中：Ci為第i個省（區）生態保護與經濟高質量發展耦合度，Ti為第i個省（區）生態保護與高質量發展協調指數，α、β分別為反映生態保護、高質量發展重要性的系數（鑒于生態保護與高質量發展同等重要，本研究取α＝β＝0.5），Di為第i個省（區）生態保護與高質量發展耦合協調度。

參考有關研究，進行耦合協調等級劃分，劃分標準見表2。

表2 耦合協調等級劃分標準

1.4 脫鉤指數計算方法與脫鉤狀態劃分標準

脫鉤指數主要用于描述相互聯系的兩個系統間響應關系弱化甚至完全脫離的現象，常用的脫鉤指數計算方法有OECD 模型和Tapio 模型，其中OECD 模型計算結果容易受所選計算指標量綱的影響，而Tapio模型計算結果不受所選計算指標量綱的影響。本研究采用Tapio 模型分析生態保護對高質量發展變化的反饋情況，反映兩個系統的聯系狀態，其形式為

式中：et為第t年生態保護與高質量發展脫鉤指數，U生t－1、U生t分別為第t－1 年、第t年生態保護指數，U高t－1、U高t分別為第t－1 年和第t年高質量發展指數。

參考Tapio［16］、公維鳳等［17］的研究，根據脫鉤指數的大小與兩系統綜合評價指數變化情況（ΔU生、ΔU高），將生態保護與高質量發展之間的響應關系劃分為6 種脫鉤狀態（見圖1、表3），其中：Ⅰ為擴張連接狀態（最理想狀態），生態保護對高質量發展有較強的正向響應，即生態環境隨經濟社會高質量發展水平提升而大幅度改善；Ⅱ為衰退連接狀態，高質量發展水平降低引起較嚴重的生態環境惡化；Ⅲ為弱脫鉤狀態（較理想狀態），高質量發展水平大幅度提高伴隨生態保護水平的小幅度提升；Ⅳ為弱負脫鉤，高質量發展水平降低伴隨一定程度的生態環境惡化；Ⅴ為強脫鉤狀態，高質量發展水平的提高伴隨生態環境惡化；Ⅵ為強負脫鉤狀態，生態保護水平有所提升但高質量發展水平降低。

圖1 脫鉤狀態劃分示意

表3 脫鉤狀態劃分標準

2 計算結果與分析

2.1 高質量發展指數

圖2 為2002—2021 年黃河流域各省（區）高質量發展指數變化情況。從流域整體來看，平均高質量發展指數在2002—2009 年呈小幅緩慢下降趨勢，在2010 年以后呈穩步上升趨勢。各省（區）比較來看，高質量發展指數在2002—2009 年差異較小、2010 年以后差異逐漸擴大。2021 年，山東、四川、河南三省高質量發展指數高于流域平均水平，其他省（區）低于流域平均水平，山東、四川兩省高質量發展指數約為青海的4.5 倍，青海、寧夏高質量發展指數明顯低于其他省（區）。綜合來看，流域經濟社會發展在2010 年以后整體穩步向好，但存在上下游發展不平衡、不充分的問題：下游山東、河南兩省經濟社會發展迅速，競爭優勢顯著；中游山西、陜西兩省大致維持在流域平均水平上，經濟社會發展乏力；上游除四川外，其他省（區）的經濟發展動力長期不足，2018 年以后呈衰退趨勢。

圖2 2002—2021 年黃河流域高質量發展指數變化情況

2.2 生態保護指數

圖3 為2002—2021 年黃河流域各省（區）生態保護指數變化情況。從流域整體來看，平均生態保護指數在研究時段（2002—2021 年）呈緩慢上升趨勢。從各省（區）比較來看，生態保護指數省（區）間差異較大：上游青海、內蒙古和四川三省（區）生態保護指數始終高于流域平均水平，其中青海、內蒙古顯著高于其他各省（區）的（大致在0.45～0.70 之間波動上升）；上中游的甘肅、寧夏、山西、陜西四省（區）生態保護指數略低于流域平均水平，大致在0.12～0.30 之間波動上升；下游山東、河南兩省生態保護指數遠低于流域平均水平，大致在0.10～0.20 之間波動上升。綜合來看，黃河流域生態保護主要存在兩大問題：一是水資源短缺、水污染、水沙關系不協調問題仍然比較突出，生態環境脆弱問題尚未得到根本改變；二是各省（區）生態保護差異較大，生態環境自西部向東部逐漸惡化。

圖3 2002—2021 年黃河流域生態保護指數變化情況

2.3 耦合協調度

圖4 為2002—2021 年黃河流域生態保護與高質量發展耦合協調度變化情況，可以看出：2002—2009年高質量發展指數與生態保護指數變化的一致性較差，耦合協調度大致在0.20～0.45 范圍內劇烈波動（在中度失調與瀕臨失調之間波動）；2010 年以后高質量發展指數與生態保護指數的變化趨于一致，耦合協調度大致由0.69 穩步上升到0.98，生態保護與高質量發展的耦合協調態勢良好，2021 年耦合協調等級達到優質協調。

圖4 2002—2021 年黃河流域高質量發展與生態保護耦合協調度變化情況

2002—2021 年黃河流域九省（區）耦合協調度變化情況見圖5，可以看出：各省（區）生態保護與高質量發展耦合協調度在研究時段均呈上升趨勢，2018 年后九省（區）耦合協調等級已全部由失調轉變為協調。其中：四川、內蒙古耦合協調度相對較高，耦合協調等級在研究期初已轉變為協調；陜西、山西和山東耦合協調度處于中等水平，耦合協調等級在2002—2012 年屬于失調，2012 年后轉變為協調；青海、甘肅、寧夏和河南耦合協調度整體較低，耦合協調等級由失調轉變為協調的時間相對較晚。

圖5 2002—2021 年黃河流域九省（區）耦合協調度變化情況

2.4 脫鉤狀態

表4 為2002—2021 年黃河流域各省（區）生態保護與高質量發展脫鉤狀態變化情況。由表4 可知：各省（區）在研究時段內僅少數年份達到生態保護與高質量發展同步改善，即最理想的擴張連接（生態保護改善幅度大于經濟社會高質量發展水平提高幅度）或較理想的弱脫鉤（高質量發展水平提高幅度大于生態保護水平的提升幅度）；多數年份處于不理想的強脫鉤、強負脫鉤、弱負脫鉤或衰退連接。研究時段末（2020—2021 年）只有四川、河南兩省達到較理想的弱脫鉤；青海、甘肅、內蒙古、山西、陜西、山東屬強負脫鉤，經濟高質量發展水平受疫情影響有所降低，同時生態保護水平有所提高；寧夏屬弱負脫鉤，即出了經濟高質量發展水平降低，伴隨一定程度的生態環境惡化。

表4 2002—2021 黃河流域各省（區）生態保護和高質量發展脫鉤狀態

3 結論與建議

3.1 結論

1）2002—2021 年黃河流域生態保護和高質量發展水平均有所提升、變化趨勢穩步向好，但西部落后于東部的高質量發展不均衡問題，以及流域內各省（區）生態保護差異較大、生態環境脆弱問題尚未得到根本 改變。

2）在2010 年以前黃河流域生態保護與高質量發展耦合協調度波動較大、耦合協調等級基本屬失調，2010 年后耦合協調度穩步提升、耦合協調等級逐漸由初級協調向良好協調和優質協調轉變，但各省（區）耦合協調度及耦合協調等級差異較大。

3）2002—2021 年黃河流域九省（區）生態保護與高質量發展的脫鉤狀態，僅少數年份為理想的擴張連接或弱脫鉤，多數年份屬不理想的強脫鉤、強負脫鉤、弱負脫鉤或衰退連接，研究時段末多數省（區）出現了高質量發展水平下降伴隨生態保護改善的強負脫鉤狀態。

3.2 建議

推動黃河流域生態保護和高質量發展，促進區域協調發展、縮小區域現代化差距，是全面推進中國式現代化建設的重要內容。鑒于黃河流域存在高質量發展不均衡、生態環境依然脆弱、各省（區）生態保護與高質量發展耦合協調狀況差異較大等問題，提出如下提升耦合協調度的路徑。

一是加強產業發展要素流動、加快產業轉型升級。一方面，通過產業發展要素流動，促進高質量發展與生態保護的耦合協調，縮小各省（區）間經濟發展差距。另一方面，制定“綠水青山”向“金山銀山”轉變的發展戰略，如：上游地區應對畜牧業進行綠色升級，發展少數民族文化特色產業，帶動經濟發展；中游地區應加快農業綠色轉型和傳統重化工業轉型升級，加強對提高能源利用效率和高品質農產品的技術研發，降低工農業發展對能源的依賴和對生態環境的破壞；下游地區應加強水利基礎設施建設，加大對上游地區的產業發展要素支持。

二是加快數字經濟發展，促進高質量發展與生態保護耦合協調。數字技術能提高生產技術的研發效率，數字產業具有天然的綠色屬性，在節能減排上表現出更大的發展潛力。首先，構建黃河流域數字化發展的全局統籌機制，根據流域內各省（區）的實際情況制定數字化發展戰略，如：經濟基礎較好的下游地區應著力于數字技術創新、新產品開發；中游地區有一定的數字經濟發展基礎，且高等教育院校較多，應在數字技術成果轉化、數字人才培養中發揮優勢，進一步發展數字經濟；上游地區通過數字技術提高生態保護效率，加快形成生態保護和經濟社會高質量發展正向聯動機制。其次，加快對黃河中上游地區的數字經濟基礎設施建設，推進數字產業發展和產業數字化轉型，完成以數字技術驅動的傳統產業轉型升級。最后，在流域生態補償機制中引入數字技術，打造流域內共享的環境資源監測數據庫，提高流域內生態補償效率。